农田N素缺损分析及调控路径

增加水肥特别是氮肥投入,是作物产量不断提高的重要措施之一。然而近年来的研究表明,农业生产上普遍存在氮肥用量大,施用方式不合理等问题,导致氮素以氨挥发、硝酸盐淋溶及N2O排放等途径损失,既降低了氮肥利用效率和经济效益,又给环境带来巨大压力。如果长期按照传统模式进行农业生产,那么,将来人类的生存空间将受制于环境。冬小麦夏玉米轮作是华北平原主要的作物种植模式,为保障我国粮食安全作出了巨大贡献。为获得较高的粮食产量,农民过量施用氮肥,研究表明该地区的年平均氮素投入量超过500kg•hm2,部分高产粮区的氮素投入甚至达到600kg•hm2[1]。农民为了追求效益,完全凭经验超高量施用肥料,而氮素的大量盈余必然会显著增加氮肥向水体的直接流失,并且部分氮素还会积累在土壤中,对地下水造成潜在的威胁。然而在相当多的生产条件下提高粮食产量和减少氮肥施用量存在一定的矛盾,因此,如何既满足发展农业生产的需要,又保护好环境问题,是摆在我国科技工作者面前的一项艰巨任务。而建立一套高产高效与环境保护等多目标并重的水肥管理方法是解决这一问题的关键。近年来,发达国家以农业和环境的可持续发展为目标,开始制定各种相应法规和农业管理措施。在美国、澳大利亚、印度及西欧等农业较发达国家或地区已对农田土壤氮流失和管理措施进行了广泛研究[23],确定了不显著降低粮食产量却能显著减少氮素在根系残留和向地下水淋滤的“最佳施肥量”[4]。我国虽然在20世纪80年代初就已开展了定量施肥的研究和推广[56],并且取得了一定的成效,但由于施肥模式比较侧重于产量目标,没有考虑环境因素,难以适应现代农业发展的要求。近年来更多的管理措施综合考虑了作物产量以及环境的影响[710]。然而,这些研究在方法上以经验方程或静态的定位试验来确定调控措施;或者需要大量长期的测定,时间和经济成本较大;或者没有综合考虑氮素的气态损失以及反硝化损失等等。建立模拟模型被认为是最有效和直接的研究方法。模型不仅是对复杂的自然、化学和生物等过程的数学描述,而且具有现场监测手段所欠缺的预测及控制方案的模拟制订功能,因此,模型越来越被普遍认可,已成为研究环境污染控制和管理的主要手段。本研究以冬小麦夏玉米田间试验为基础,借助验证后的DNDC模型,通过设置不同水肥等管理措施,对该种植模式的氮素动力学过程进行定量分析,包括氮肥施用、N2O排放、氨挥发、硝态氮淋失和作物吸收,遴选出优化管理措施,以期为作物的友好生产提供理论依据和实践指导,并为区域模拟研究提供参考依据。

1材料与方法

1.1研究地点概况

研究地点位于华北平原山东省济南市唐王镇一农户地块(36.5°N,117.14°E),属半湿润暖温带大陆性季风气候区,全年降雨集中在夏季(6—10月),年均降水量700mm左右,年均气温11~15℃。主要作物种植方式为冬小麦夏玉米轮作。供试土壤为黏壤土,其基本理化性质为:pH7.96,耕层容重1.48g•cm3,总孔隙度47.6%,有机质含量22.4g•kg1,全氮含量0.91g•kg1,速效钾含量60.8mg•kg1,速效磷含量6.6mg•kg1。冬小麦播种时间和收获时间分别为10月7日和6月10日,夏玉米播种时间和收获时间分别为6月12日和10月6日,均为机械播种和收获。试验设常规施肥(FP)和对照(CK)2个处理,每个处理3次重复,共有6个田间试验小区,每个试验小区面积为8m×4m。FP处理主要管理措施为播种前不灌底墒水,灌水量和施肥量均为当地常规灌水水平和施肥水平,灌溉所用的水为当地地下水,施肥和灌溉措施如表1所示。CK处理不施任何肥料,其他管理措施与FP处理相同。监测内容包括:冬小麦和夏玉米收获后产量;主要生育期土壤中硝态氮和铵态氮的残留量;气象要素,包括每日降雨量、最高和最低气温,观测方法为试验地点设置的小型气象台站;淋溶水,采用田间原装渗漏计(lysimeters)的方法,具体方法为在小区一侧挖1个2m左右深的方形土坑以放置接液瓶,再在土坑截面深0.9m处横向掏1个大小和淋溶盘相仿的洞,放入装置,将土分层填入、埋实,淋溶水每月至少取1次样,在灌溉或降雨后增大取样频率;淋溶水中氮含量,取水样后立即于20°C冰柜中保存至测定前解冻,经0.45μm滤膜过滤后用自动流动分析仪分析测试硝酸盐含量。

1.2研究方案

众多试验结果表明,氮在各个过程中的分配可以用农田管理措施加以调控[11]。而水肥管理是作物生产中最容易、最有效、最为经常的调控手段,在农业决策支持系统中占有重要地位。本研究主要从氮肥施用量、秸秆还田比例和灌溉水量的改变上设定替代方案,并综合考虑作物的持续高产和水肥资源的周年高效利用问题,利用DNDC模型来定量评价氮素的综合损失,遴选出有效的调控方案。替代方案如表2所示:农田管理措施变化包括改变氮肥施用量、灌溉量和秸秆还田率,由于多数施肥量都在玉米生长季,因此替代性方案的施肥量为保持冬小麦季施肥量不变[165kg(N)•hm2•a1],只改变玉米季的施肥量,即分别为玉米季常规施肥量的40%(Fert.40%)、50%(Fert.50%)、60%(Fert.60%)、80%(Fert.80%)、120%(Fert.120%),施肥次数不变;由于基础方案小麦收获后秸秆完全还田,玉米不还田,因此替代方案分别为玉米秸秆还田率50%(Resi.50%)、100%(Resi.100%);基础方案在整个生育期共灌溉5次,每次灌水量50mm,共灌溉250mm,因此设置替代方案在不改变灌溉次数和日期的条件下,只改变总共灌水量,分别为125mm(Irri50%)、200mm(Irri80%)、300mm(Irri120%)。然后将这些替代性方案输入到DNDC模型中,分别进行模拟,模拟的结果包括每年作物产量指标、经济指标和环境指标。其中,作物产量指标包括当年的小麦和玉米产量之和[Yield,kg(C)•hm2];经济指标包括氨挥发损失量[NH3,kg(N)•hm2];环境指标包括N2O排放量[N2O,kg(N)•hm2]、氮淋溶损失量[Nleaching,kg(N)•hm2]。定量评价各种调控措施的效果需要综合考虑以下原则:相对于农民习惯措施而言,不导致作物产量明显降低,不致使温室气体N2O排放量明显增加,不导致氨挥发损失量明显增加,不引起土壤氮淋失明显增加。遵循上述原则,本研究将定量提出最优化的田间管理方式。

1.3DNDC模型简介及模拟过程

DNDC(DeNitrificationDeComposition)模型是美国NewHampshire大学发展起来的[12],并在中国农业科学院农业资源与农业区划研究所得到了本土化的改进。该模型是对土壤碳(C)、氮(N)循环过程进行全面描述的机理模型,可以用来模拟C、N等元素在土壤植被大气之间的迁移转化等过程,如CO2、N2O和CH4等温室气体的排放及估算,土壤有机碳(SOC)的动态变化,NO3的淋溶等,适用于点位和区域尺度的任何气候带的农业生态系统,是目前国际上较为成功的生物地球化学模型之一[1315]。模型由6个子模型构成,分别模拟土壤气候、农作物生长、有机质分解、硝化、反硝化和发酵过程。其中,土壤气候子模型(soilclimate)是由一系列土壤物理函数组成,其职能是由每日气象数据及土壤植被条件来计算土壤剖面各层的温度、湿度、pH及Eh;作物生长子模型(plantgrowth)根据作物种类、气温、土壤湿度、管理措施(如农田施肥、浇水、犁地、收割、草地放牧等)来计算光合作用、自养呼吸、光合产物分配、水分及N吸收,从而预测作物的生长和发育;有机质分解子模型(decomposition)描述了土壤有机质的产生和分解,以及部分有机碳转化为CO2进入大气;硝化和反硝化子模型(denitrificationandnitrification)决定了N2O和NO这两种气体的产出率,并且计算由NH4+转化为硝态氮(NO3)的速率;发酵子模型(fermentation)模拟在土壤淹水条件下甲烷(CH4)的产生、氧化及传输。模型所有的函数方程式或由物理学、化学或生物学的基本理论导出,或引用实验室模拟结果,具体结构和反应方程式可参考文献[1213,1617]。

1.4模型的验证

验证是模型进一步应用的前奏工作,不可或缺。模型的验证是用真实的驱动参数来运转模型,即把田间观测到的气温、降雨量、施肥量、施肥日期等数据输入到DNDC模型中,然后将模型的模拟输出结果与田间观测结果进行比较。DNDC模型最初是用来评价农业土壤中碳固存(carbonsequestration)及CO2、N2O、CH4等温室气体排放的,因此对DNDC在世界范围内的验证主要集中在模型模拟温室气体排放上。后来,随着研究的深入,模型增加了对水分在更深层土壤中垂直运动能力的模拟,因而在预测硝酸盐动态变化方面有了较大的提高[18]。笔者也利用野外实测数据对该模型进行了精确的检验,包括模型是否能捕捉到土壤中水分运动规律,氮素淋溶量是否与实测一致等,结果表明模型对模拟氮素淋失方面也具有较高的可信度[19]。总之,大部分的研究结果都表明,在跨越气候带及土地利用类型的情况下,模型不经内部参数调整,就可以在数量和动态方面非常接近地模拟多种碳、氮的库量和流量,说明在DNDC的结构中已包含了陆地生态系统生物地球化学过程的主导因素和过程。本研究拟对模型做进一步验证,但由于田间试验条件和数据获取的限制,只针对主要的观测数据如作物产量、氮素淋失量和土壤中无机氮含量对模型进行系统验证。

2结果与分析

2.1DNDC模型的验证结果

(1)作物产量的验证。DNDC模型对作物产量的模拟主要由作物生长子模型来进行。在实测中,记录了不同处理下冬小麦和夏玉米的综合产量来验证模拟结果。通过对照和常规施肥处理的产量对比结果表明(图1),模型计算与田间测量结果有很好的一致性,但模拟结果也存在一定误差,模型低估了对照处理的作物产量,其主要原因是实际中虽然没有氮肥的投入,但由于田间条件的复杂性,土壤中累积的氮素仍可部分满足作物的生长需求,而模型认为氮素的不足导致作物不能完全生长,而致产量偏低。常规处理模型完全反映了冬小麦和夏玉米的产量。这充分说明模型具备了模拟冬小麦夏玉米产量的能力,为模拟预测冬小麦/夏玉米产量的进一步应用提供了坚实的基础。

(2)氮素淋失量的验证。通过对冬小麦夏玉米试验地氮素淋失量实测值与模拟结果对比表明,模型基本上捕捉到了实测中的小麦返青施肥后、玉米生长季施肥后大量的氮素淋失量。同时对模拟值和实测值进行相关分析表明,模型计算与田间测量的氮夏季土壤高温低湿期间NH4+-N经硝化作用转变为NO3-N而使浓度迅速下降的变化趋势(图3b)。可见模拟与田间测量在主要NO3-N和NH4+-N浓度峰的峰值、出现的时间及变化趋势上均较接近。淋失量的相关系数(r)达到了0.94,经相关系数显著性T检验(P<0.01),相关性显著,表明DNDC能较好地模拟和再现该地区冬小麦夏玉米轮作系统农田土壤水分以及氮素的淋失(图2)。

(3)土壤氮素的验证。模型计算与田间观测结果均反映了冬小麦夏玉米轮作田0~50cm土层NO3-N浓度随作物生长对NO3-N的大量吸收而迅速降低,也反映出施肥作用而产生NO3-N累积高峰(图3a)。同时,模型计算与田间观测也均反映了0~50cm土层NH4+-N浓度随作物生长对NH4+-N的大量吸收，

2.2不同氮肥施用量对氮素损失的影响

DNDC模拟结果表明,在冬小麦夏玉米整个生育期间,在农民传统管理措施下,氮素通过淋失、N2O排放以及NH3挥发损失的量分别达49.4kg(N)•hm2•a1、17.71kg(N)•hm2•a1、144.8kg(N)•hm2•a1,且均随施氮量的升高而升高,其中,作物产量随施氮量的增加达到最高值后,再继续增加施氮量,作物产量将不再受到氮肥用量的影响,维持在一个稳定水平,而氮素的淋失量和NH3损失量因过量氮肥的作用此后均急剧上升(图4a)。当施氮量为常规施肥量的60%即340kg(N)•hm2•a1左右时,作物产量达到最大值,此后继续增加施氮量到常规施氮量的120%,即作物施氮量从340kg(N)•hm2•a1增加到680kg(N)•hm2•a1,作物产量并没有显著增加,而氮淋失量从17.3kg(N)•hm2增加到61.6kg(N)•hm2,N2O排放量从9.17kg(N)•hm2增加到22.25kg(N)•hm2,NH3损失量从75.1kg(N)•hm2增加到178.8kg(N)•hm2,分别增加2.5倍、1.4倍和1.4倍。可见常规施肥量的60%就能达到最大的综合效应,传统的过量施氮是导致氮素利用率不高的主要原因,尤其对氮淋失量影响最大。

2.3不同秸秆还田率对氮素损失的影响

在保持常规施肥量不变的条件下,秸秆还田可以增加微生物在秋季对矿质氮的固定,减少冬季农田硝态氮的淋失,并有利于提高氮素的利用率。模拟结果表明,当玉米秸秆还田率分别提高到50%和100%时,虽然同常规施肥措施相比作物产量未显著增加,但氮素淋失量显著降低,降低率分别为6.2%和14.5%(图4b)。从环境影响的角度考虑,传统施肥措施必须加以调整,提高秸秆还田率为100%的措施更优。

2.4不同灌溉量对氮素损失的影响

水分不仅是影响土壤氮素转化的重要因素,也是土壤氮素移动的载体,特别是因大量灌水而在土壤中出现的重力水是影响土壤氮素向土壤深层淋洗的关键因素。模拟结果表明,当降低灌水量到常规的50%和80%时,虽然氮素淋失量分别减少70%和50%,但作物产量明显减少,分别减少7%和20%,可见水分是作物产量重要的限制因子,且NH3挥发损失量随灌水量的减少分别增加12%和5%;当灌溉水量增加到常规的120%,虽然能够减少5.2%的NH3挥发损失量,但由于灌水量越大,土壤硝态氮淋洗现象越明显,氮素的淋失量增加7.2%,而作物产量并没有明显增加,因此再增加灌溉量已没有作用,可以认为常规灌水量是相对合理的。需要指出的是,在灌溉农业中,虽然各点氮素淋失量显著减少,但由于氮肥的施用其不可避免。国外有研究表明,在采取最佳管理措施(BMPs)和适量施氮时也会发生明显的NO3-N淋溶,NO3-N淋溶量甚至可占施氮量的41%[20]。

2.5优化管理措施的定量评价

通过上述对氮肥施用量或灌水量等的优化,得出改变管理措施能较好地减缓粮食生产给环境带来的负面影响,但这只表明单项管理措施效果,仍需要定量化评价这些方案组合后的效果,最佳模式也必须经过比较才能确定。通过上述分析,组合优化措施即:施氮量减小到常规施肥量的60%,并提高玉米秸秆还田率到100%,保持灌溉量不变。将组合后的优化方案输入到DNDC模型中,定量分析其综合效应,再与基础方案进行对比。1年的模拟结果表明,与常规管理措施相比,优化管理措施能明显减少氮肥的损失(表3)。氮素淋失量降低71.5%,N2O排放降低15.8%,NH3挥发损失降低19.1%,而对作物产量基本不造成明显影响,说明降低氮肥用量的40%产生较好环境效应的同时并没有降低作物产量。可见在保证作物产量在可接受范围的条件下,通过优化管理措施能显著减少氮素淋失量、N2O排放量以及NH3挥发损失3讨论众多研究表明,氮在各个过程中的分配可以用农田管理措施加以调控。高志岭[21]采用氮肥实时监控技术进行优化施氮可以降低氮肥用量70.8%~76.4%,降低N2O排放量61%~67%。丁新泉[22]研究认为,小麦季在传统施氮为300kg(N)•hm2的管理方式下,氨挥发损失为58.3kg(N)•hm2,而在优化施氮管理方式下,氮挥发损失能减少70%以上,优化施氮大大降低了氮挥发损失。本研究也表明传统的农田管理措施需要优化,尤其是氮肥施用量。作物产量随施氮量的增加达到最高值后,再继续增加施氮量,作物产量不再受到氮肥用量的影响,只是维持在一个稳定的平台,而氮素的淋失量和NH3损失量因过量氮肥的作用此后均急剧上升。有研究认为作物产量随施氮量的增加达到最高值后,再增加施氮量,产量不再升高或略有下降,而氮素的淋失量却急剧上升[23]。Chen等[24]研究也表明,集约化农业生产体系中过量施用氮肥对作物产量没有明显增加,在高土壤初始无机氮的田块,小麦产量不受氮肥施用量的影响,即使氮肥用量减少70%,作物产量也没有明显降低。这些与本研究结果一致。

解决氮肥施用带来的环境问题,不能简单地采取降低氮肥用量消耗土壤氮素的途径。在相当多的生产条件下获得作物高产和减少氮素对环境的负面作用都存在一定矛盾。因此本研究主要从氮肥施用量、秸秆还田比例和灌溉水量的改变上设定替代方案,并利用DNDC模型综合考虑作物产量、氮素淋失以及N2O排放等问题。兼顾产量、氮肥利用率、N2O排放和淋失量得到的管理措施认为是可接受的优化方案。本研究中替代方案的设置并没有完全包含影响这些指标的所有环境因子或农业管理措施,因此在以后的研究中需要进一步分析并增加指标的设置,如土壤肥力、其他温室气体(CO2、CH4)的排放、水肥用量等,研究出一套比较全面的综合指标来定量评价不同田间管理方式的优劣。此外,受气候因素、土壤条件、作物品种等的影响,如降雨量的年际差异、土壤属性的变化等都将影响到最佳管理措施的制定。因此通过长期的模拟研究是未来评价优化管理措施的重要手段。

4结论

DNDC模型较好地模拟了冬小麦夏玉米轮作系统作物的产量和氮素淋失的动态变化规律。同时,也很好地拟合了土壤中NO3-N和NH4+-N的残留量,模拟值和实测值相关性显著。这说明DNDC已具备模拟农田生态系统中土壤氮素生物地球化学过程的能力。这对模型进一步的应用提供了重要的科学依据。通过DNDC模型定量评价表明,农民习惯管理措施存在过量施肥的情况。因此通过综合考虑作物产量、氮素淋失量、N2O排放量以及NH3挥发损失,提出了适合当地农业生产条件的最优化管理措施,应为玉米季施氮量减小到常规施肥量的60%,并提高玉米秸秆还田率到100%,保持灌溉量不变。优化管理措施与常规管理措施相比,氮素淋失量降低71.5%,N2O排放量降低15.8%,NH3挥发损失量降低19.1%,而对作物产量基本不造成明显影响。该评价结果可直接用于农民的生产实践,同时对当地农业决策部门制定科学合理的农业结构调整战略具有很好的参考价值。